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      • 発行日 2025年1月21日
      • 最終変更日 2025年1月27日
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    インダストリーIoT(IIoT)とスマート工場

    インダストリアルIoTは、生産機械に搭載されたセンサーがコンピューターシステムにネットワーク接続され、大量のデータを収集することで、予知保全、デジタルツインやARのようなスマート工場の可能性を実現します。

    iot in smart factories

    テクニカルサポートエンジニア、スティーブン・ベトルズによるレビュー(2024年2月)

    インダストリー4.0により、データ駆動型の機能を備えたスマート工場が誕生しました。インダストリアルIoTの進展により、このような発展が実現しました。

    スマート工場とインダストリー4.0

    IoTとスマート工場は、インダストリー4.0の一部とみなされており、製造業を変革するために、サイバーシステムと物理システムが連結性の強化によって統合されます。IIoTは、センサーや計測器だけでなく、高度なネットワーク、サイバーセキュリティ、ビッグデータとデータ分析、クラウドとエッジコンピューティング、人工知能と機械学習、ロボット工学やその他の自動化など、様々な技術と概念を組み合わせたものと言えます。

    スマート工場

    デジタルトランスフォーメーションが日常生活を変えるように、製造業も変革しています。スマート工場とは何でしょうか?スマート工場とは、物理的なシステムがコンピュータに接続され、データを収集/共有する生産施設であり、高度にデジタル化された工場です。これには生産機械だけでなく、在庫、予備部品、完成品も含まれます。機械や部品、コンポーネントをインターネットに接続することで得られるデータは、プロセスの改善や製造の効率化に利用できます。

    スマート工場の特長には、品質管理、製品開発、物流の改善があります。生産機械からデータを収集する予知保全システムとして、機械の故障を事前に予測することも可能です。

    インダストリー4.0

    18世紀末の第一次産業革命が蒸気、水、機械動力を中心に発展し、第二次産業革命が電気、第三次産業革命がコンピュータを動力源として成長したとすれば、インダストリー4.0と呼ばれる第四次産業革命はサイバーシステムと物理システムの統合により実現します。

    インダストリー4.0は、コンピューティング・パワーで何十億もの人々をつなげます。その主要技術には、AI、自動運転車、3Dプリンティング、ナノテクノロジー、バイオテクノロジー、量子コンピュータ、そしてIoT(モノのインターネット)などがあります。

    IIoTとメンテナンス

    IIoTデジタル工場を活用する重要な目的のひとつは、メンテナンスです。機械から大量のデータを収集することで、機械がいつ故障するかを予測することができます。これによって、エンジニアが介入することが可能になります。従来は機械が故障すれば、生産損失や予定外のダウンタイムが発生していました。インダストリー4.0におけるメンテナンスは、データを収集し、問題発生の早期警告サインを示し、機械性能の異常を探します。

    これは、「故障したら修理する」、あるいは予防保全(定期点検)システムより優れた保全方法です。これはIoTなしには不可能です。

    IIoTとロボット工学

    Robotic arm

    他の生産設備と同様に、産業用ロボットもIIoTに統合することができます。センサーやその他の計測機器を使用してロボットの性能を監視することで、製造プロセスの改善や遠隔診断が可能です。オンラインのダッシュボードは、ロボットの性能に関する情報を提供しています。この情報は、例えば機械の交換やアップグレードが必要なのかなど、投資の判断や性能の微調整に利用できます。

    クラウドコンピューティングのおかげで、複数の産業用ロボットシステムの性能を同時に管理/追跡することも可能になりました。これにより、異なるタイプのオートメーションをより適切に統合し、効率を最大化することができます。

    インダストリー4.0の一環としてのロボット工学の進歩により、人と一緒に作業できる高性能で安全な協働ロボット(コボット)の使用が広がっています。

    ARとVR

    仮想現実(VR)と拡張現実(AR)はゲームの世界で人気がありますが、IIoTでも活用されています。IIoTは機械に関する膨大なデータを提供します。そのデータをすべて組み合わせれば、工場やプロセス全体の仮想3次元モデル(デジタルツインと呼ばれるモデル)を構築することができます。

    このインフラの3D可視化により、遠隔で働くエンジニアが操作できる可能性が広がります。現場にいなくても、現場の技術者に修理方法を説明できます。VRとARはまた、工場を分解することなくメンテナンスする方法や、生産を中断することなく修理する方法を評価して、作業員を訓練することにも役立ちます。

    在庫、物流、IIoT

    IoTは在庫管理と物流に革命をもたらしています。部品、コンポーネント、完成品の動きをサプライチェーン全体でリアルタイムに把握できます。製造業者は、たとえばRFIDタグを追加して、部品の位置、サイズ、メーカー、シリアル番号、生産ラインを追跡できます。この情報は継続的に送信され、クラウドに保存されます。手作業で在庫を確認し、データベースに入力する時代は終わりました。

    IIoTを使って在庫を追跡すれば、使用されていない在庫を保有する必要がなくなるため、製造の効率化が実現でき、生産も合理化されます。

    インダストリアルIoTのメリット

    他のオートメーションと同様、IIoTを導入する主なメリットの1つは効率性です。産業用ロボットは何十年もの間、生産を効率化するために使用されてきましたが、IIoTはデータを利用して性能を向上させます。つまり、データを活用することで、より良い決断を下すことができます。IIoTが使用される他の主なメリットには、以下の通りです:

    • 市場投入までの時間を短縮:IIoTのおかげで、製造業は市場により迅速に対応できます。これには、サプライチェーンにおける問題を早期に特定できることも含まれます。また、生産サイクルも改善され、製品を市場投入するまでの時間を短縮することができます。
    • 予知保全:機械の故障によるダウンタイムは、製造業にとって悩みの一つです。例えば工作機械に振動センサーなど、状態監視センサーのネットワークを設置することで、故障が発生する前に性能異常を検知するデータを収集できます。これにより、機械の稼働時間が向上し、コストが削減され、生産性が向上します。
    • 製造プロセスや工場をデジタルで可視化:デジタルツインやVRにより、新製品の設計から工場の遠隔操作、メンテナンスのためのエンジニア育成まで、あらゆる作業をサポートします。また、このような技術を使えば、実際の製造ラインを中断させるリスクを負うことなく、変更をシミュレーションすることができます。このようなことは、IIoTによって生産に関する大量のデータを収集できなければ不可能です。

    IIoTの発展

    IIoTは、複数の新しい技術によって発展します。そのひとつがエッジコンピューティングで、データをクラウドに送信するのではなく、デバイス上で処理します。これは信頼性、プライバシー、セキュリティの面でメリットがあります。もうひとつの注目すべき業界トレンドは、AIと機械学習の利用です。これらは、IIoTによって生成されるデータをさらに高度でタイムリーな分析を行う上で、大きな可能性を秘めています。AIを活用することで、効率性が向上し、メーカーはより良い決断を下せるようになります。

    未来の工場

    オートメーションの未来は、データ分析と接続された物理システムを組み合わせ、さらに革新的かつ柔軟な方法で製品を製造するようになります。インテリジェント物流、高度なロボット工学、3Dプリンティングなど、現在も存在しています。将来的には、訓練された人員を必要とする複雑な作業をロボットが自律的に行うようになるかもしれません。また、航空宇宙や防衛のような要求の厳しい用途では、試作品ではなく完成品の作成に積層造形が使われるようになると予想されています。またARによって、生産現場の作業員に作業を完璧に訓練することができます。

    インダストリー4.0は、数年後にはもう古い話になっているかもしれません。多くのコメンテーターはすでにインダストリー5.0について語っており、そこでは人々がAIを搭載したロボットとともに働き、生産性を向上させ、製造業を改善します。現在のIIoTはその始まりに過ぎません!

    これらの詳細については、オートメーションとメンテナンスのガイドをご覧ください。

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